# 深湖
本页面介绍如何在 LangChain 中使用深湖（Deep Lake）生态系统。

## 为什么选择深湖？
- 不仅仅是一个（多模态）向量存储库。您还可以使用数据集来微调自己的 LLM 模型。
- 不仅存储嵌入向量，还具备自动版本控制的原始数据。
- 真正的无服务器。不需要另一个服务，可与主要的云提供商（AWS S3、GCS 等）一起使用。

## 更多资源
1. [LangChain 和深湖终极指南：构建 ChatGPT 以回答关于您的金融数据的问题](https://www.activeloop.ai/resources/ultimate-guide-to-lang-chain-deep-lake-build-chat-gpt-to-answer-questions-on-your-financial-data/)
2. [使用深湖进行 Twitter 算法代码分析](../use_cases/code/twitter-the-algorithm-analysis-deeplake.html)
3. 这是 [白皮书](https://www.deeplake.ai/whitepaper) 和 [学术论文](https://arxiv.org/pdf/2209.10785.pdf) 关于深湖的。
4. 这是一套额外的资源可供查阅：[深湖](https://github.com/activeloopai/deeplake)，[开始](https://docs.activeloop.ai/getting-started) 和 [Tutorials](https://docs.activeloop.ai/hub-tutorials)

## 安装和设置
- 使用 `pip install deeplake` 安装 Python 包

## 封装

### 向量存储库

存在一个围绕深湖的封装，它是用于深度学习应用的数据湖，您可以将其用作向量存储库（目前），无论是用于语义搜索还是示例选择。

要导入此向量存储库：
```python
from langchain.vectorstores import DeepLake
```


有关深湖封装的更详细演练，请参阅 [此笔记本](/docs/modules/data_connection/vectorstores/integrations/deeplake.html)
